100多年前的1918年，西班牙流感席卷全球，造成人類至今難以忘卻的傷痛。100多年后的今天，新冠肺炎成為人類生存的又一次挑戰(zhàn)。不同的是，大數(shù)據(jù)與人工智能（AI）等技術(shù)手段正在成為人類戰(zhàn)勝疫情的新型“武器”。

疫情之下，大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)能夠?yàn)橐咔榈念A(yù)防控制做些什么？4月18日，在愛思唯爾云論壇上，多位來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的專家，分享了此次新冠疫情中大數(shù)據(jù)與AI的相關(guān)研究與應(yīng)用。

做防控的“先知”

疾病預(yù)測是將被動(dòng)預(yù)防轉(zhuǎn)化為主動(dòng)預(yù)防的重要環(huán)節(jié)。在上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系教授高曉沨看來，做疾病預(yù)測工作時(shí)，可以利用數(shù)學(xué)模型技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，精確刻畫疫情變化的規(guī)律，主動(dòng)有效地控制疫情。

“可以采用基于概率統(tǒng)計(jì)的回溯模型、基于傳播動(dòng)力學(xué)的模型、基于個(gè)體的模型、基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、基于社交模式的疫情分析、基于信息擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)傳播模型、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)流的傳播預(yù)測模型等，對疫情進(jìn)行預(yù)測和分析。”高曉沨說。

她介紹，目前，全球已經(jīng)有一些科研團(tuán)隊(duì)聚焦疫情動(dòng)態(tài)的建模與數(shù)據(jù)分析，如麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)、牛津大學(xué)團(tuán)隊(duì)等，國內(nèi)也有一些相關(guān)的研究團(tuán)隊(duì)，如上海財(cái)經(jīng)大學(xué)團(tuán)隊(duì)、陜西師范大學(xué)團(tuán)隊(duì)等。此外，全球也已經(jīng)有團(tuán)隊(duì)在做數(shù)據(jù)的可視化分析。

“基于社交的疫情建模，可以幫助我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)高危個(gè)體，阻止疫情傳播，縮小病毒傳播范圍，部署防疫力量，減少社會(huì)損失。”高曉沨說。

做社會(huì)的智囊

疫情期間，研究刊物、新聞媒體、官方文件中充斥著大量新冠肺炎相關(guān)信息。能否對這些過載信息進(jìn)行整合，決定著信息價(jià)值是否能得到充分利用。

從春節(jié)開始，宅在家里的清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授唐杰就和學(xué)生們一起，為他們過去的科研成果尋找用武之地。最終他們決定，匯聚冠狀病毒的各種數(shù)據(jù)源，在可視化的基礎(chǔ)上對疫情發(fā)展趨勢、各地風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等作出智能預(yù)測，并嘗試構(gòu)建冠狀病毒的知識(shí)圖譜，為科研人員、社會(huì)公眾服務(wù)。

“目前，新冠肺炎開放數(shù)據(jù)庫已經(jīng)匯聚了近200項(xiàng)數(shù)據(jù)資源，并且還在不斷更新中，數(shù)據(jù)范圍覆蓋了疫情、科研、知識(shí)、媒體、政策等多個(gè)方面。”唐杰說。

除了為復(fù)工復(fù)產(chǎn)等社會(huì)決策提供信息支持外，他們還匯總了國內(nèi)外專家信息，對高關(guān)注度學(xué)者專家的研究興趣、領(lǐng)域、科研成果影響力、學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等信息進(jìn)行深度挖掘，對新冠疫情相關(guān)學(xué)術(shù)成果的時(shí)間線、相關(guān)性進(jìn)行了匯總分析，如篩選專家文獻(xiàn)、分析解讀文獻(xiàn)、提取專家觀點(diǎn)、發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)事件等，為科研人員了解學(xué)術(shù)動(dòng)向提供參考。

唐杰介紹，他們還分析了冠狀病毒研究趨勢，包括冠狀病毒研究的技術(shù)趨勢、國家趨勢、機(jī)構(gòu)趨勢、學(xué)者趨勢等。

做醫(yī)生的助手

疫情為醫(yī)護(hù)人員帶來了龐大的工作量，而AI正在成為新冠肺炎疾病診治的助手。

“新冠肺炎影像人工診斷面臨挑戰(zhàn)。”阿里巴巴集團(tuán)副總裁華先勝表示，在效率方面，CT影像人工閱片量大，影像醫(yī)生閱片耗時(shí)長；在精確度方面，疫情期間影像檢查業(yè)務(wù)量極大，醫(yī)生容易因過度疲勞導(dǎo)致誤診漏診率增加，診斷準(zhǔn)確率不穩(wěn)定；此外，人工閱片定量分析少，對臨床診斷的支持性定量分析存在不足。

他介紹，在此背景下，阿里云創(chuàng)立了新冠肺炎CT輔助診斷系統(tǒng)方案，平均最長20秒鐘處理一個(gè)病例，讀片速度是醫(yī)生的50倍，每天可以分析大約13000例樣本。

“目前該方案已經(jīng)為國內(nèi)包括火神山醫(yī)院在內(nèi)的168家醫(yī)院提供服務(wù)，并向海外各國開放。”華先勝說。

此外，他表示，阿里云還提供了新冠病毒全基因組檢測方案，以解決全國范圍內(nèi)核酸檢測能力不足，PCR方法假陰性率高，及病毒可能發(fā)生變異等關(guān)鍵問題。

“全基因組分析可以通過序列分析和序列拼接，分析與病毒序列的同源性，定制化地給出最終診斷報(bào)告；可以構(gòu)建進(jìn)化樹，智能分析病毒傳播或演化的時(shí)間圖譜，智能分析患者感染事件；還可以預(yù)測病毒蛋白二級結(jié)構(gòu)和三維結(jié)構(gòu)。”華先勝說。

如今，新冠肺炎疫情在全球的多點(diǎn)暴發(fā)及迅速蔓延，給社會(huì)帶來巨大影響，也為大數(shù)據(jù)與AI研究者帶來新的挑戰(zhàn)。此次云論壇上，多位專家也因此呼吁，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的科研合作與交流，通過工業(yè)界與學(xué)術(shù)界的互動(dòng)及學(xué)科間的交叉，碰撞出更多智慧的火花。